Starszy analityk danych / inżynier ML (prognozowanie) | NDA

Firma GT została założona w 2019 roku przez byłego dyrektora Apple, Nest i Google. Misją GT jest łączenie najlepszych talentów na świecie z karierami produktowymi oferowanymi przez szybko rozwijające się firmy w Wielkiej Brytanii, USA, Kanadzie, Niemczech i Holandii. Nasi klienci działają w branżach takich jak opieka zdrowotna, nauki przyrodnicze, fintech, handel detaliczny, e-commerce, finanse i wiele innych, dając naszemu zespołowi kontakt z projektami o dużym wpływie w świecie rzeczywistym.

Informacje o roli Poszukujemy starszego analityka danych / inżyniera ML, który dołączy do brytyjskiego klienta z branży opieki zdrowotnej i farmacji domena. Stanowisko łączy prognozowanie i uczenie maszynowe z kompleksową własnością dostarczania rozwiązań, od odkrycia projektu i współpracy z interesariuszami, poprzez opracowanie modelu, wdrożenie i produkcję. Lokalizacja: Nottingham, Wielka Brytania.

Obecność w biurze: 1-2 dni w tygodniu w biurze w Nottingham. Czas trwania projektu: 6 miesięcy (z możliwością przedłużenia). Szczegóły projektu: Projekt koncentruje się na opracowaniu rozwiązania prognostycznego dla dużej sieci opieki zdrowotnej.

Wykorzystuje historyczne dane kliniki i dane marketingowe do przewidywania wykorzystania kliniki i potrzeb kadrowych, co pomaga zoptymalizować harmonogram i Alokacja zasobów. Celem jest zbudowanie skalowalnej platformy opartej na danych, która poprawia efektywność operacyjną. Obowiązki: Projektowanie, trenowanie i wdrażanie modeli ML do prognozowania szeregów czasowych i powiązanych zadań związanych z danymi Budowanie i utrzymywanie potoków danych przy użyciu narzędzi natywnych dla chmury (AWS, GCP lub Azure) Opracowywanie i optymalizacja modeli prognozowania (Prophet, ARIMA, LSTM, TimeGPT) Współpraca z inżynierami danych, produktów i chmury w celu dostarczania niezawodnych, skalowalne rozwiązania Uczestnictwo w różnych etapach cyklu życia projektu - od odkrycia i PoC po wdrożenie produkcyjne, prezentowanie swojej pracy interesariuszom Ściśle współpracuj z interesariuszami biznesowymi i MŚP w celu gromadzenia wymagań, kształtowania rozwiązań i napędzania odkrywania projektów Komunikuj podejścia do modelowania, założenia i wyniki zarówno odbiorcom technicznym, jak i nietechnicznym Niezbędna wiedza, umiejętności i doświadczenie (konieczne): ponad 4 lata doświadczenia komercyjnego w dziedzinie Data Science / Machine Learning Praktyczne doświadczenie z: DatabricksNotebookiPySparkWorkflowsWdrażanie poprzez pakiety zasobówSprawdzone doświadczenie w budowaniu, wdrażaniu i utrzymywaniu produkcyjnych rozwiązań MLSzerokie doświadczenie w wielu domenach ML, w tym:Prognozowanie/modelowanie szeregów czasowychRegresjaKlasyfikacjaModele wzmacniania gradientu (np.

XGBoost, LightGBM)

Dobre umiejętności w zakresie języka Python (Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch) Doświadczenie w ocenie modeli, monitorowaniu wydajności i metrykach dokładnościKontrola wersji (Git)Doświadczenie w pracy ze środowiskami chmurowymi (preferowane Azure, rozważane również AWS/GCP)SQLFluent English Mile widziane:Doświadczenie w handlu detalicznym lub podobnej branży skierowanej do konsumentówAzure DevOps:ReposBoardsPipelinesDoświadczenie w szkoleniu modeli Databricks i przepływach pracy z wnioskowaniemDatabricks Apps i LakebaseDoświadczenie z Rurociągi RAGDoświadczenie z wektorowymi bazami danych (Weaviate, Milvus)Znajomość ram oceny LLM (np. DeepEval)Umiejętności miękkieSilne poczucie własności i odpowiedzialnościSilne umiejętności zarządzania interesariuszamiProaktywna postawa i umiejętność niezależnej pracyJasna i pewna komunikacja z interesariuszami zarówno z branży technologicznej, jak i nietechnicznejWygodna praca w niejednoznaczności i pomoc w definiowaniu wymagańMyślenie strategiczne i koncentracja na wpływie na biznes Gracz zespołowyKroki wywiaduWywiad GT z RekruterRozmowa technicznaRozmowa końcowa Sprawdzenie referencjiKontrola bezpieczeństwaZnajdź pracę w Wielkiej Brytanii na Arbeitnow